Versione 6.04 (002)

La Radio Lineare Personalizzata

La radio personalizzata e il modello Hybrid Content Radio

Progetto attivo

La radio lineare personalizzata si basa sul framework della Hybrid-Content Radio (HCR), proposta alla International Broadcasting Convention nel Settembre del 2015. Diversamente dalla maggior parte dei servizi basati su streaming audio su Internet (come Spotify o Deezer), questo sistema permette l’aggiunta di contenuti audio a una struttura audio lineare esistente: il palinsesto dei programmi del broadcaster. In particolare, HCR permette di arricchire il palinsesto lineare dell’emittente con contenuti audio personalizzati e contestuali che sostituiscono piccolo parti dell’audio lineare. Il contesto può essere lo stato emotivo, la posizione geografica, il gruppo, il meteo e tutti quei fattori che contribuiscono a descrivere lo stato di chi ascolta. L’inserimento di contenuti audio suggeriti può essere:

  • automatico, basato sul contesto, sulle scelte precedenti dell’ascoltatore, sul suo profilo e le sue preferenze
  • manuale, basato su un’interazione diretta dell’ascoltatore (skip, cambio canale)

Il risultato finale di questo arricchimento è quello di migliorare l’esperienza di ascolto degli utenti, proponendo contenuti mirati, come ad esempio notizie, intrattenimento, musica e anche spot pubblicitari rilevanti. La tecnica proposta, se utilizzata su apparecchi abilitati sia alla ricezione broadcast (es. DAB+) sia collegati ad Internet, fornisce una personalizzazione dei contenuti ad un costo minimo di banda, poiché viene privilegiato il canale audio tradizionale, a differenza delle playlist di musica esistenti su Internet.

Il framework proposto può essere applicato sia a contenuti audio che video. Tuttavia, l’audio, rispetto a immagini e video, ben si adatta a contesti in cui l’ascoltatore segue altre attività. È comune vedere persone che ascoltano la radio mentre camminano, vanno in bici o guidano.

 

Rai sta sperimentando il servizio di radio lineare personalizzata basato su hybrid content radio già presentato nel Settembre 2015 ad IBC e tutt’ora in evoluzione. La ricerca è svolta in parte nell’ambito di un Dottorato di Ricerca al Dipartimento di Informatica dell’Università di Torino. Il prototipo permette di utilizzare informazioni sulle preferenze dell’utente e sul suo contesto per selezionare contenuti di arricchimento, attraverso algoritmi di raccomandazione basati sul contesto.

La hybrid content radio mira sia a migliorare l’esperienza di ascolto, suggerendo contenuti personalizzati, sia ad ottimizzare l’utilizzo della banda, prediligendo, qualora disponibile, il canale broadcast per l’ascolto dei contenuti.

Si rimanda ai riferimenti per informazioni dettagliate.

 

Ulteriori informazioni

Autori: Paolo Casagranda

Riconoscimenti

Francesco Russo, Raffaele Teraoni Prioletti

Riferimenti

  1. P. Casagranda, A. Erk, S. O’Halpin, D. Born, W. Huijten. A framework for a context-based hybrid content radio. The Best of the IET and IBC Journal, IET, 2015, http://digital-library.theiet.org/content/conferences/10.1049/ibc.2015.0035
  2. P. Casagranda, M. L. Sapino, K. S. Candan. Context-Aware Proactive Personalization of Linear Audio Content. EDBT: 20th International Conference on Extending Database Technology, 2017, https://openproceedings.org/2017/conf/edbt/paper-433.pdf
  3. G. Adomavicius, A. Tuzhilin. Context-aware recommender systems. In Recommender systems handbook, Springer, 2015.
  4. M. Braunhofer, F. Ricci, B. Lamche, and W. Woerndl. A context-aware model for proactive recommender systems in the tourism domain. In Proceedings of the 17th International Conference on Human-Computer Interaction with Mobile Devices and Services Adjunct, MobileHCI ’15, ACM, 2015.
  5. P. Casagranda, F. Russo, R. Teraoni Prioletti. La radio lineare personalizzata. Rai Elettronica e Telecomunicazioni 2016, http://www.crit.rai.it/eletel/2016-1/161-4.pdf
  6. S. Metta, P. Casagranda, A. Messina, M. Montagnuolo, F. Russo. Leveraging MPEG-21 user description for interoperable recommender systems. In Proceedings of the 31st Annual ACM Symposium on Applied Computing, ACM, April 2016, https://www.researchgate.net/publication/301197618_Leveraging_MPEG-21_User_Description_for_Interoperable_Recommender_Systems
  7. P. Casagranda, M. L. Sapino, K. S. Candan. Audio assisted group detection using smartphones. In Multimedia & Expo Workshops (ICMEW), 2015 IEEE International Conference on, IEEE, 2015, 10.1109/ICMEW.2015.7169764
  8. P. Casagranda, M. L. Sapino, K. S. Candan. Leveraging audio fingerprinting for audio content synchronization and replacement. In Media Synchronisation Workshop (MediaSync), 2015, Vai all’articolo

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